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公开(公告)号：CN115545265A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202210658135.1
申请日：2022-06-10
申请人： 四川大学 , 四川能投综合能源有限责任公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F16/215 , G06F16/2458 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及一种基于数据修复和分解序列预测的售电量预测方法，属于配电网分布式储能系统经济规划技术领域，首先，采用Box‑plot对历史售电数据异常值进行检测；然后，利用对抗生成网络对缺失的售电数据进行插补；再采用改进自适应噪声完备集合经验模态算法将售电数据分解为不同频率的子序列；最后采用LEAR方法对低频子序列进行预测，采用LSTNet对高频子序列进行预测，并将预测结果重构为最终售电量预测结果。本发明所提方法从数据和预测模型两个方面提高预测精度，相比现有预测算法，本发明所提预测方面更加准确和稳定。
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公开(公告)号：CN109474006B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN201811282391.5
申请日：2018-10-31
申请人： 四川大学 , 国家电网有限公司 , 国网四川省电力公司 , 国网四川省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种机组日执行电量越限因素定位及消除方法，包括如下步骤：S1、输入初始数据和初始参数；S2、根据风速历史数据进行风速相关性处理；S3、进行风电出力的不确定性处理，并进行日前调度随机模型的确定性转化；S4、求解合同电量分解模型，确定机组计划日执行电量；S5、基于拉格朗日乘子确定电量越限因素；S6、修正机组日执行电量；S7、根据拉格朗日乘子，判断合同电量是否越限；本方法解决了现有技术存在的风电等可再生能源接入下中长期交易结果在实际日调度计划中的不可执行性的问题，以及缓解了中长期交易电量完成进度要求与实际日调度计划安排之间存在的矛盾。
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公开(公告)号：CN109193668A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201811282374.1
申请日：2018-10-31
申请人： 四川大学 , 国家电网有限公司 , 国网四川省电力公司 , 国网四川省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种基于分布鲁棒优化的合同电量分解方法，包括如下步骤：S1、采集成本信息、月发电量与合同电量的差额信息、机组参数以及功率数据，并根据其建立合同电量分解模型；S2、根据合同电量分解模型，建立考虑风电不确定性的分布鲁棒优化模型；S3、根据分布鲁棒优化模型，采用列与约束生成算法，得到风电不确定场景发生的概率值结果；S4、根据概率值结果，采用分布鲁棒优化模型，得到合同电量分解结果；本发明解决了风电以及负荷的不确定性在合同电量分解中的问题，减少了风电不确定性所带来的波动。
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公开(公告)号：CN105703356B
公开(公告)日：2018-05-08
申请号：CN201510937009.X
申请日：2015-12-15
申请人： 四川大学
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 本发明提供一种电力系统多重故障后恢复系统安全的调度方法，涉及电力系统技术领域，首先包括建立安全经济调度模型，并转化为两阶段决策模型，将多阶段鲁棒优化模型分解为主问题和子问题，反复求解主问题和子问题，更新主问题的上界和主问题的下界，并重新辨识最坏场景，直到主问题的下界与主问题的上界的差值不超过收敛水平或达到最大更迭次数时，输出主问题的优化解。本发明采用了更符合复杂电网运行条件的N‑K安全准则，使计算的结果更具有实际指导意义，并且采用鲁棒优化的思想避免了N‑K安全准则下，设备故障事故集数量庞大，调度问题无法求解的问题；采用列‑约束生成算法将多阶段鲁棒优化问题分解为一个主问题和一系列子问题，提高了求解效率。
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公开(公告)号：CN116451847A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310314357.6
申请日：2023-03-28
申请人： 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 四川大学 , 国网吉林省电力有限公司延边供电公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F18/10 , G06F18/213 , H02J3/00 , H02J3/38 , G06F123/02
摘要： 本发明涉及一种考虑相邻电站耦合效应的水力发电预测方法，属于水力发电技术领域，通过考虑邻近电站的发电特征，分析其与目标电站的耦合关系，可以提高预测模型的精度。对于水电的波动，EMD方法可以将其分解为高频和低频分量。对不同的频率分量分别建模可以提高每个模型的精度。针对水电发电影响因素复杂多维的特点，采用LSTM网络对影响因素进行特征提取。该网络结构能够有效提取时序发电特征，最终实现对水电发电量的准确预测。相比现有预测算法，本发明所提预测方面更加准确和稳定。邻近水电厂的发电特征紧密相关，由于共同依赖同一径流，其发电具有时空相关性。通过挖掘邻近水电的发电特性与目标水电之间的联系，可以进一步提高水电预测的精度。
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公开(公告)号：CN111725807B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202010765460.9
申请日：2020-07-31
申请人： 国网福建省电力有限公司厦门供电公司 , 四川大学
摘要： 本发明公开了面向多投资主体与多元交互的配电网协同运行方法，判断配电网是否有不平衡电量，配电网运营商向各分布式能源投资运营主体发出互动协调信息；各分布式能源投资运营主体根据自身运行特征约束确定互动电量和互动效应；配电网运营商收集各分布式能源投资运营主体返回的互动响应信息并按效益优先级确定响应次序；配电网运营商收集各分布式能源投资运营主体返回的互动响应信息并按效益优先级确定响应次序；配电网运营商按照响应次序确定协同调度计划，剩余不平衡电量为零时，各分布式能源投资主体运营主体按协同交互计划执行调度安排。通过本发明，可以解决多投资主体间的利益分配问题和分布式能源比重不断增大下配电网安全稳定运行问题。
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公开(公告)号：CN110458852B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN201910745704.4
申请日：2019-08-13
申请人： 四川大学 , 复旦大学附属中山医院
摘要： 本发明公开了一种基于胶囊网络的肺组织分割方法，该方法通过将待分割的胸部CT图像输入至分割网络的卷积层，得到第一特征图；再将第一特征图输入至与分割网络的胶囊层，得到第二特征图；最后，根据第二特征图的每个像素点对应多维向量的模值，对第二特征图进行二值化处理，得到肺组织分割图像。因此，本发明通过分割网络的卷积层提取胸部CT图像的底层特征，再通过分割网络的胶囊层对底层特征进行矢量化操作，能够在训练学习过程中学习到更高维度且具有层次结构的特征，从而在分割胸部CT图像中肺组织时，能够更加准确地描述出目标间的区别，实现胸部CT图像的精准肺组织分割。
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公开(公告)号：CN111725807A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010765460.9
申请日：2020-07-31
申请人： 四川大学 , 国网福建省电力有限公司厦门供电公司
摘要： 本发明公开了面向多投资主体与多元交互的配电网协同运行方法，判断配电网是否有不平衡电量，配电网运营商向各分布式能源投资运营主体发出互动协调信息；各分布式能源投资运营主体根据自身运行特征约束确定互动电量和互动效应；配电网运营商收集各分布式能源投资运营主体返回的互动响应信息并按效益优先级确定响应次序；配电网运营商收集各分布式能源投资运营主体返回的互动响应信息并按效益优先级确定响应次序；配电网运营商按照响应次序确定协同调度计划，剩余不平衡电量为零时，各分布式能源投资主体运营主体按协同交互计划执行调度安排。通过本发明，可以解决多投资主体间的利益分配问题和分布式能源比重不断增大下配电网安全稳定运行问题。
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公开(公告)号：CN111680818A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010342045.2
申请日：2020-04-27
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网甘肃省电力公司 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 四川大学 , 国网新疆电力有限公司
摘要： 本发明涉及一种短期无功负荷预测方法和系统，包括：根据电力系统各节点在预测时刻之前各历史预测时刻的观测信息，建立电力系统各节点在预测时刻的样本矩阵；根据电力系统各节点在预测时刻的样本矩阵，利用注意力机制确定电力系统各节点在预测时刻的短期无功负荷预测数据。本发明提供的技术方案，提高了无功负荷预测的准确性和有效性。
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公开(公告)号：CN111582571A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010364427.5
申请日：2020-04-30
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网福建省电力有限公司 , 四川大学 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开一种模型驱动和数据驱动融合的电网运行态势感知方法及系统，包括关键要素挖掘：利用基于模型驱动的主成分分析法剔除运行指标信息过度重叠的因素，构建电网运行态势评价体系，用来表征电网的运行轨迹；态势理解：利用基于模型驱动的模糊层次分析法评估当前运行状态；态势预测：利用基于数据驱动的LSTM-注意力机制，通过样本数据训练学习，完成对电网安全态势的感知；其通过样本数据训练学习，完成对电网安全态势的感知；结果证明，本发明的模型驱动和数据驱动融合的电网运行态势感知方法，其作为科学、合理、全面的电网调控态势感知体系，能够精确地适用于感知电力系统当前的运行状态。
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